目录如何运行tensorflowTransformerdecode和encodeattention机制Transformer总体结构 编辑bert代码读取数据集（预处理）数据预处理模块基于BERT的中文情感分析修改传入参数（路径 相对路径）修改数据读取的代码如何运行tensorflowTransformerdecode和encodedecode encodedecode的作用是
Bert MLM(masked language model)是一个很有前景的方向，开个帖子记录下相关的发
原创
2022-12-04 07:54:44
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文章目录代码资源原理学习任务代码讲解代码重写说明 代码资源Bert-pytorch原理学习任务Bert 本质上是 Transformer 的 Encoder 端，Bert 在预训练时最基本的任务就是：判断输入的两个句子是否真的相邻预测被 [MASK] 掉的单词通过这两种任务的约束，可以让 Bert 真正学到：上下句子之间的语义关系的关联关系，一个句子中不同单词之间的上下文关系所以通过 BERT
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2024-04-26 14:55:25
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最近一年多，BERT的瘦身方法层出不穷，主要围绕着三个方向：蒸馏、剪枝、量化。也有不少同学直接砍掉BERT的一些层再精调也能达到不错的效果。我就是“懒惰”的砍层一族，不过在实践中发现，取不同的层得到的效果差异很大，最多能差出7个点。于是最近也在思考，怎样可以在不穷举的情况下抽出效果最好的子模型？老天就是这么眷顾爱思考的孩子，让我刷到了一个亚马逊新鲜出炉的论文：Optimal Subarchi
回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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统计学中，一般将变量与变量之间的关系划分为函数关系和相关关系。函数关系：因变量与自变量之间存在函数式关系。当一个变量或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值。例如，当给出圆的半径r时，就可以根据S=πr2，计算出圆面积S。相关关系：因变量与自变量之间存在非严格的依存关系。当一个变量或几个变量取定一个数值时，另一个对应变量的数值是不确定的。但是，该变量的数值却是随着前述变量的所取数值而发生一定的变
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2024-06-20 19:45:50
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1、eluELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的1、bertNLP中有各种各样的任务，比如分类（Classification），问答（QA），实体命名识别（NER）等。对于这些不同的任务，最早的做法是根据每类任务定制不同的模型，输入预训练好的embedding，然后利用特定任务的数据集对模型进行训练，这里存在的问题就是，不是每个特定任务
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录技术要求使用 AR 语言模型使用 GPT 介绍和训练模型原始 GPT 的继任者Transformer-XLXLNet使用 Seq2Seq 模型T5介绍 BARTAR语言模型训练使用 AR 模型的 NLG使用 sim
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2024-06-14 19:37:06
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自回归语言模型（Autoregressive LM）在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。EL
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2023-11-12 22:47:55
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一、时间序列与ARMA模型 自回归滑动平均模型（ARMA模型，Auto-Regression and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（AR模型）与滑动平均模型（MA模型）为基础“混合”而成，具有适用范围广、预测误差小的特点。 一般
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2024-05-10 10:24:06
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Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？
还有ridge regression uses
L2 regularization; and Lasso uses
L1 regularization.
L1和L2一般如何选取？
我觉得这个问题首先要从“为什么普通的线性回归在很多场合不适用”开始说起，要理解
1. 绪论第一个在PSNR和MS-SSIM都优于BPG的学习模型。引入自回归模型改善熵模型，虽然自回归模型计算很慢，但作者发现在图像压缩领域，自回归模型与多层先验模型互补，能够比之前的模型更能挖掘隐层表示的概率结构。训练目标如下：其中，是拉格朗日乘子平衡压缩率和失真，是自然图像的未知的分布，代表量化操作。代表encoder，将隐层量化，是离散熵模型，是decoder，代表重构图像。rate项对应隐
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2024-04-03 15:04:24
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1.混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式2.回归分析预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系3.回归的种类① 线性回归拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和自变量与因变量之间必须有线性关
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2024-05-02 11:59:29
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一、动态规划简介？动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。 20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程（multistep decision process）的优化问题时，提出了著名的最优化原理（principle of optimality），把多阶段过程转化为一系列
A
acceptance region 接受区域
adjusted 校正的
allocation 配置、布局
alternative hypothesis 备择假设
* analysis of variance 方差分析
* analysis of covariance 协方差分析
ANOCOVA ＝Analysis of covariance
* ANOVA ＝Analysis
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2024-08-22 10:44:45
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目录Transformer流程Attention机制模块解析Embedding和Positional EncodingEmbeddingPositional EncodingEncoderMulti-Head AttentionFeed Forward Network（FFN）Add & Norm残差 Add层归一化 Layer normalizationEncoder总结Decoder
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2024-09-05 14:28:56
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深度学习中的自回归是一种重要的生成模型，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等任务。在这篇博文中，我将详细记录解决深度学习中的自回归问题的过程，涉及从环境预检到迁移指南的各个环节。
## 环境预检
在开始配置环境之前，首先需要确认系统满足特定的要求。以下是系统要求的表格：
| 组件 | 版本 |
|---------------|------------|
|
自回归语言模型（Autoregressive LM）在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。EL
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2023-09-23 16:32:41
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1. 自变量自回归模型的含义是什么? 自变量自回归模型是自回归模型的扩展,可以考虑多个自变量之间的相互影响,建立每个自变量的回归方程。2. 自变量自回归模型适用于什么场景? 多个时间序列数据间存在较强相关性,每个时间序列的数据点同时受到其他时间序列的数据影响。3. 自变量自回归模型与一元自回归模型的区别是什么? 一元自回归模型仅考虑单个时间序列自己的历史数据,自变量自回归
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2023-11-23 19:47:25
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上篇介绍的多类回归，因变量的多个分类是无序的，即所谓的定类数据。还有一种分类数据，其类别存在大小顺序，即定序数据。这两类逻辑回归的原理是不同的。本篇介绍MADlib的序数回归模型。 一、序数回归简介 在统计学中，序数回归（Ordinal Regression，也称为“序数分类”）是一种用于预测序数变量的回归分析，即其值存
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2024-03-21 10:40:27
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